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Analizamos la relación entre el contenido musical y lírico de la música metal combinando la extracción automatizada de características de audio y el análisis cuantitativo de texto en un corpus de 124,288 letras de canciones de este género. Con base en este corpus de texto, se construye primero un modelo de temas utilizando la Asignación de Dirichlet Latente (LDA). Para una submuestra de 503 canciones, se extraen puntuaciones para predecir la dureza musical percibida (pesadez) utilizando un modelo de características de audio y se corroboran a través de pruebas de escucha. Al combinar el análisis de características de audio y texto, (1) ofrecemos una visión general completa de los temas líricos presentes en el género metal y (2) somos capaces de establecer si los niveles de dureza están asociados con la aparición de temas textuales particularmente duros (y otros). Se identifican veinte temas típicos y se proyectan en un espacio de temas utilizando escalado multidimensional (MDS). Se encuentran correlaciones positivas entre la dureza musical y temas textuales relacionados con “muerte brutal”, “distopía”, “arcaísmos y ocultismo”, “religión y satanismo”, “batalla” y “locura (psicológica)”, mientras que hay una asociación negativa con temas como “vida personal” y “amor y romance”. Además, mostramos diferentes prevalencias de los temas identificados dentro de diferentes subgéneros del metal. En resumen, este artículo presenta el primer estudio computacional completo del corpus sobre contenido musical y lírico en la música metal.
Czedik-Eysenberg et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.
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